#LLM入门|Prompt#1.3_迭代优化

有了任务想法后，可以先编写初版 Prompt，注意清晰明确并给模型充足思考时间。运行后检查结果，如果不理想，则分析 Prompt 不够清楚或思考时间不够等原因，做出改进，再次运行。如此循环多次，终将找到适合应用的 Prompt。
总之，很难有适用于世间万物的所谓“最佳 Prompt ”，开发高效 Prompt 的关键在于找到一个好的迭代优化过程，而非一开始就要求完美。通过快速试错迭代，可有效确定符合特定应用的最佳 Prompt 形式。

一、从产品说明书生成营销产品描述

给定一份椅子的资料页。描述说它属于_中世纪灵感_系列，产自意大利，并介绍了材料、构造、尺寸、可选配件等参数。假设您想要使用这份说明书帮助营销团队为电商平台撰写营销描述稿：

# 示例：产品说明书
fact_sheet_chair = """
概述

    美丽的中世纪风格办公家具系列的一部分，包括文件柜、办公桌、书柜、会议桌等。
    多种外壳颜色和底座涂层可选。
    可选塑料前后靠背装饰（SWC-100）或10种面料和6种皮革的全面装饰（SWC-110）。
    底座涂层选项为：不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。
    椅子可带或不带扶手。
    适用于家庭或商业场所。
    符合合同使用资格。

结构

    五个轮子的塑料涂层铝底座。
    气动椅子调节，方便升降。

尺寸

    宽度53厘米|20.87英寸
    深度51厘米|20.08英寸
    高度80厘米|31.50英寸
    座椅高度44厘米|17.32英寸
    座椅深度41厘米|16.14英寸

选项

    软地板或硬地板滚轮选项。
    两种座椅泡沫密度可选：中等（1.8磅/立方英尺）或高（2.8磅/立方英尺）。
    无扶手或8个位置PU扶手。

材料
外壳底座滑动件

    改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝。
    外壳厚度：10毫米。
    座椅
    HD36泡沫

原产国

    意大利
"""Copy to clipboardErrorCopied

1.1 初始提示

from tool import get_completion

# Prompt ：基于说明书创建营销描述
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的营销描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。

技术说明: ```{fact_sheet_chair}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
Copy to clipboardErrorCopied

产品描述：

我们自豪地推出美丽的中世纪风格办公家具系列，其中包括文件柜、办公桌、书柜、会议桌等。我们的产品采用多种外壳颜色和底座涂层，以满足您的个性化需求。您可以选择塑料前后靠背装饰（SWC-100）或10种面料和6种皮革的全面装饰（SWC-110），以使您的办公室更加舒适和时尚。

我们的底座涂层选项包括不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬，以满足您的不同需求。椅子可带或不带扶手，适用于家庭或商业场所。我们的产品符合合同使用资格，为您提供更加可靠的保障。

我们的产品采用五个轮子的塑料涂层铝底座，气动椅子调节，方便升降。尺寸为宽度53厘米|20.87英寸，深度51厘米|20.08英寸，高度80厘米|31.50英寸，座椅高度44厘米|17.32英寸，座椅深度41厘米|16.14英寸，为您提供舒适的使用体验。

我们的产品还提供软地板或硬地板滚轮选项，两种座椅泡沫密度可选：中等（1.8磅/立方英尺）或高（2.8磅/立方英尺），以及无扶手或8个位置PU扶手，以满足您的不同需求。

我们的产品采用改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝外壳底座滑动件，外壳厚度为10毫米，座椅采用HD36泡沫，为您提供更加舒适的使用体验。我们的产品原产国为意大利，为您提供更加优质的品质保证。Copy to clipboardErrorCopied

1.2 提示优化1: 解决生成文本太长

第一版结果要求到位、细节足够。文本长度过长，不太适合用作简明的电商广告语。这时我们就可以在 Prompt 中添加长度限制，对 Prompt 进行优化改进。要求生成更简洁的文案。

# 优化后的 Prompt，要求生成描述不多于 50 词
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。

使用最多50个词。

技术规格：```{fact_sheet_chair}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)
Copy to clipboardErrorCopied

我们可以计算一下输出的长度。

# 由于中文需要分词，此处直接计算整体长度
len(response)Copy to clipboardErrorCopied

97
语言模型在计算和判断文本长度时依赖于分词器，而分词器在字符统计方面不具备完美精度。
控制语言模型生成输出的长度，比如指定语句数、词数、汉字数等。
通过迭代测试可以找到最佳的长度提示表达式，使生成文本基本符合长度要求。这需要开发者对语言模型的长度判断机制有一定理解，并且愿意进行多次试验来确定最靠谱的长度设置方法。

1.3 提示优化2: 处理抓错文本细节

在迭代优化 Prompt 的过程中，我们还需要注意根据不同目标受众关注不同的方面，输出风格和内容上都适合的文本。
目标受众的关注点吻合。

# 优化后的 Prompt，说明面向对象，应具有什么性质且侧重于什么方面
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。

该描述面向家具零售商，因此应具有技术性质，并侧重于产品的材料构造。

使用最多50个单词。

技术规格： ```{fact_sheet_chair}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)Copy to clipboardErrorCopied

这款中世纪风格办公家具系列包括文件柜、办公桌、书柜和会议桌等，适用于家庭或商业场所。可选多种外壳颜色和底座涂层，底座涂层选项为不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。椅子可带或不带扶手，可选软地板或硬地板滚轮，两种座椅泡沫密度可选。外壳底座滑动件采用改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝，座椅采用HD36泡沫。原产国为意大利。

可见，通过修改 Prompt ，模型的关注点倾向了具体特征与技术细节。
我可能进一步想要在描述的结尾展示出产品 ID。因此，我可以进一步改进这个 Prompt ，要求在描述的结尾，展示出说明书中的7位产品 ID。

# 更进一步
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。

该描述面向家具零售商，因此应具有技术性质，并侧重于产品的材料构造。

在描述末尾，包括技术规格中每个7个字符的产品ID。

使用最多50个单词。

技术规格： ```{fact_sheet_chair}```
"""
response = get_completion(prompt)
print(response)Copy to clipboardErrorCopied

这款中世纪风格的办公家具系列包括文件柜、办公桌、书柜和会议桌等，适用于家庭或商业场所。可选多种外壳颜色和底座涂层，底座涂层选项为不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。椅子可带或不带扶手，可选塑料前后靠背装饰或10种面料和6种皮革的全面装饰。座椅采用HD36泡沫，可选中等或高密度，座椅高度44厘米，深度41厘米。外壳底座滑动件采用改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝，外壳厚度为10毫米。原产国为意大利。产品ID：SWC-100/SWC-110。

通过上面的示例，我们可以看到 Prompt 迭代优化的一般过程。与训练机器学习模型类似，设计高效 Prompt 也需要多个版本的试错调整。
具体来说，第一版 Prompt 应该满足明确和给模型思考时间两个原则。在此基础上，一般的迭代流程是：首先尝试一个初版，分析结果，然后继续改进 Prompt，逐步逼近最优。许多成功的Prompt 都是通过这种多轮调整得出的。
后面我会展示一个更复杂的 Prompt 案例，让大家更深入地了解语言模型的强大能力。但在此之前，我想强调 Prompt 设计是一个循序渐进的过程。开发者需要做好多次尝试和错误的心理准备，通过不断调整和优化，才能找到最符合具体场景需求的 Prompt 形式。这需要智慧和毅力，但结果往往是值得的。
让我们继续探索提示工程的奥秘，开发出令人惊叹的大语言模型应用吧!

1.4 提示优化3: 添加表格描述

继续添加指引，要求提取产品尺寸信息并组织成表格，并指定表格的列、表名和格式；再将所有内容格式化为可以在网页使用的 HTML。

# 要求它抽取信息并组织成表格，并指定表格的列、表名和格式
prompt = f"""
您的任务是帮助营销团队基于技术说明书创建一个产品的零售网站描述。

根据```标记的技术说明书中提供的信息，编写一个产品描述。

该描述面向家具零售商，因此应具有技术性质，并侧重于产品的材料构造。

在描述末尾，包括技术规格中每个7个字符的产品ID。

在描述之后，包括一个表格，提供产品的尺寸。表格应该有两列。第一列包括尺寸的名称。第二列只包括英寸的测量值。

给表格命名为“产品尺寸”。

将所有内容格式化为可用于网站的HTML格式。将描述放在<div>元素中。

技术规格：```{fact_sheet_chair}```
"""

response = get_completion(prompt)
print(response)Copy to clipboardErrorCopied

<div>
<h2>中世纪风格办公家具系列椅子</h2>
<p>这款椅子是中世纪风格办公家具系列的一部分，适用于家庭或商业场所。它有多种外壳颜色和底座涂层可选，包括不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。您可以选择带或不带扶手的椅子，以及软地板或硬地板滚轮选项。此外，您可以选择两种座椅泡沫密度：中等（1.8磅/立方英尺）或高（2.8磅/立方英尺）。</p>
<p>椅子的外壳底座滑动件是改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝，外壳厚度为10毫米。座椅采用HD36泡沫，底座是五个轮子的塑料涂层铝底座，可以进行气动椅子调节，方便升降。此外，椅子符合合同使用资格，是您理想的选择。</p>
<p>产品ID：SWC-100</p>
</div>

<table>
  <caption>产品尺寸</caption>
  <tr>
    <th>宽度</th>
    <td>20.87英寸</td>
  </tr>
  <tr>
    <th>深度</th>
    <td>20.08英寸</td>
  </tr>
  <tr>
    <th>高度</th>
    <td>31.50英寸</td>
  </tr>
  <tr>
    <th>座椅高度</th>
    <td>17.32英寸</td>
  </tr>
  <tr>
    <th>座椅深度</th>
    <td>16.14英寸</td>
  </tr>
</table>Copy to clipboardErrorCopied

上述输出为 HTML 代码，我们可以使用 Python 的 IPython 库将 HTML 代码加载出来。

# 表格是以 HTML 格式呈现的，加载出来
from IPython.display import display, HTML

display(HTML(response))

中世纪风格办公家具系列椅子

这款椅子是中世纪风格办公家具系列的一部分，适用于家庭或商业场所。它有多种外壳颜色和底座涂层可选，包括不锈钢、哑光黑色、光泽白色或铬。您可以选择带或不带扶手的椅子，以及软地板或硬地板滚轮选项。此外，您可以选择两种座椅泡沫密度：中等（1.8磅/立方英尺）或高（2.8磅/立方英尺）。
椅子的外壳底座滑动件是改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝，外壳厚度为10毫米。座椅采用HD36泡沫，底座是五个轮子的塑料涂层铝底座，可以进行气动椅子调节，方便升降。此外，椅子符合合同使用资格，是您理想的选择。
产品ID：SWC-100

宽度	20.87英寸
深度	20.08英寸
高度	31.50英寸
座椅高度	17.32英寸
座椅深度	16.14英寸

二、总结

本章重点强调了在开发大语言模型应用时，采用迭代方式逐步优化Prompt的重要性。Prompt工程师的核心在于掌握有效的Prompt开发流程，而不是一开始就追求完美的Prompt。

迭代开发流程：

编写初版Prompt：开始时并不要求完美，而是快速创建一个初始版本的Prompt。
多轮调整优化：通过多次尝试和调整，逐步改进Prompt，直到达到满意的结果。
在多个样本上进行迭代训练：对于复杂的应用，可以在多个样本上进行迭代训练，评估Prompt的平均表现。
细致优化：在应用成熟后，采用在多个样本集上评估Prompt性能的方式进行细致优化，但这需要较高的计算资源。

正确方法：

Prompt工程师的正确方法是通过不断调整和试错，找到可靠适用的Prompt形式。关键在于掌握Prompt的迭代开发和优化技巧，而非一开始就追求完美。
读者可以在Jupyter Notebook上实践本章示例，修改Prompt并观察不同输出，以深入理解Prompt迭代优化的过程。这将为进一步开发复杂语言模型应用提供很好的实践准备。